Pro e contro dell’uso degli LLM nel cloud rispetto all’esecuzione locale

Negli ultimi mesi abbiamo assistito a progressi straordinari nel mondo dei Large Language Models (LLM), come ChatGPT, Bard e LLaMA, che hanno rivoluzionato l’intero settore. Scopri l’evoluzione degli LLM leggendo Che cos’è GPT-4 e perché è importante?

L’emergere di Open Assistant, Dolly 2.0, StableLM e altri progetti open-source ha introdotto LLM con licenza commerciale che rivaleggiano con le capacità di ChatGPT. Questo significa che chi ha competenze tecniche può ora effettuare il fine-tuning e distribuire LLM su piattaforme cloud o su server locali. Questa accessibilità ha democratizzato l’uso degli LLM, permettendo a un pubblico più ampio di sfruttarne il potenziale.

Man mano che l’accesso ai modelli all’avanguardia diventa più aperto, è arrivato il momento di definire una strategia di deployment ottimale per gli LLM. Per riuscirci, è fondamentale valutare pro e contro dell’esecuzione degli LLM su server cloud o locali.

Vantaggi dell’uso degli LLM nel cloud

Vediamo alcuni dei benefici dell’uso dei large language model nel cloud:

Scalabilità

L’addestramento e il deployment degli LLM richiedono ampie risorse di calcolo e spazio di archiviazione. A volte i processi di training richiedono più istanze di GPU di fascia alta, un’esigenza che può essere soddisfatta solo tramite servizi cloud che offrono risorse scalabili on demand.

Efficienza dei costi

Se non disponi di hardware di fascia alta per eseguire i large language model, optare per il cloud può rivelarsi una soluzione più conveniente. Con i servizi cloud paghi solo le risorse che utilizzi e spesso GPU e CPU sono disponibili a tariffe più accessibili.

Facilità d’uso

Le piattaforme cloud offrono una gamma di API, strumenti e framework linguistici che semplificano notevolmente la creazione, l’addestramento e il deployment dei modelli di machine learning.

Servizi gestiti

I provider cloud si occupano della configurazione, manutenzione, sicurezza e ottimizzazione dell’infrastruttura, riducendo così in modo significativo l’onere operativo per gli utenti.

Modelli pre-addestrati

Le piattaforme cloud offrono accesso agli ultimi large language model pre-addestrati, che possono essere perfezionati su dataset personalizzati e distribuiti con facilità nel cloud. Questo è molto utile per creare una pipeline di machine learning end-to-end.

Leggi 12 alternative open-source a GPT-4 per scoprire altri sviluppi open-source popolari nelle tecnologie del linguaggio.

Dai un’occhiata all’elenco di piattaforme cloud che offrono strumenti e modelli pre-addestrati:

• NVIDIA: NeMo Large Language Models (LLM) Cloud Service
• Hugging Face: Inference Endpoints
• AWS: Amazon Titan
• MosaicML: Inference
• Paperspace: The GPU cloud built for Machine Learning

Svantaggi dell’uso degli LLM nel cloud

Naturalmente, come per qualsiasi tecnologia, ci sono anche alcuni aspetti negativi nell’uso dei large language model nel cloud:

Perdita di controllo

Quando utilizzi un servizio ML gestito nel cloud, hai meno controllo e visibilità sull’infrastruttura e sull’implementazione.

Lock-in del fornitore

Se hai addestrato LLM su una piattaforma cloud, sarà difficile portarli su un’altra piattaforma. Inoltre, dipendere da un unico provider cloud comporta rischi intrinseci, in particolare rispetto a cambi di policy e prezzo.

Privacy e sicurezza dei dati

I tuoi dati risiedono sui server del provider cloud in varie regioni del mondo, quindi devi fidarti di loro per mantenerli al sicuro.

Costi elevati

Addestrare ed eseguire LLM su larga scala può essere ancora piuttosto costoso. I costi per le risorse di calcolo e archiviazione possono aumentare nel tempo.

Latenza di rete

Comunicando con modelli in esecuzione nel cloud si verificano ritardi, il che lo rende meno ideale per applicazioni in tempo reale.

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Vantaggi dell’esecuzione locale degli LLM

Dopo aver visto pro e contro dell’esecuzione dei large language model nel cloud, esaminiamo gli stessi punti in caso di esecuzione locale. I vantaggi includono:

Maggiore controllo

Hai più controllo su hardware, modello addestrato, dati e software che utilizzi per erogare il servizio. Puoi configurare per rispettare normative specifiche, ottimizzare i processi di training e inferenza e migliorare le prestazioni degli LLM.

Costi inferiori

Se disponi già dell’hardware necessario, eseguirli in locale può essere più economico rispetto ai costi del cloud.

Latenza ridotta

Eseguire un large language model in locale può offrire vantaggi notevoli in termini di latenza, riducendo il tempo tra la richiesta e la risposta del modello. Questo aspetto è particolarmente importante in applicazioni come chatbot o servizi di traduzione live che dipendono da risposte in tempo reale.

Maggiore privacy

Addestrando ed eseguendo gli LLM in locale, ottieni un controllo più ampio su dati e modelli, potendo stabilire solide misure di protezione per le informazioni sensibili.

Svantaggi dell’esecuzione locale degli LLM

Ecco alcuni svantaggi dell’esecuzione locale dei large language model:

Costi iniziali più alti

Configurare server locali per eseguire large language model può essere costoso se non disponi di hardware e software di fascia alta.

Complessità

Eseguire LLM in locale può essere impegnativo, richiedere tempo e comportare oneri operativi. Ci sono molte componenti da gestire e devi configurare e mantenere sia il software sia l’infrastruttura.

Scalabilità limitata

Non puoi scalare verso l’alto o verso il basso on demand. Eseguire più LLM può richiedere più potenza di calcolo di quella realistica su una singola macchina.

Disponibilità

I server locali sono meno resilienti. In caso di guasti di sistema, l’accesso ai tuoi LLM è a rischio. Le piattaforme cloud, invece, offrono più livelli di ridondanza e mostrano minori tempi di inattività.

Accesso ai modelli pre-addestrati

L’accesso agli ultimi large language model all’avanguardia per fine-tuning e deployment potrebbe non essere facilmente disponibile.

Leggi ChatGPT e il futuro delle normative sull’AI per conoscere le nuove regolamentazioni sull’AI e affrontare i potenziali rischi dell’AI di nuova generazione.

Fattori da considerare nella scelta di una strategia di deployment per gli LLM

Esigenze di scalabilità

Quanti utenti hai attualmente e quanti modelli devi eseguire per soddisfare i requisiti? Inoltre, prevedi di utilizzare i dati per migliorare il modello? Queste informazioni determineranno se è necessaria una soluzione basata sul cloud.

Requisiti di privacy e sicurezza dei dati

Operi in un ambito in cui la privacy degli utenti e la protezione dei dati sono fondamentali? Esistono leggi severe sulla privacy dei dati o policy aziendali stringenti? Se la risposta è sì, è necessario sviluppare una soluzione on-premises.

Vincoli di costo

Se lavori con un budget limitato e hai accesso a un hardware in grado di sostenere il carico, eseguire i modelli in locale può risultare più conveniente.

Facilità d’uso

Se hai competenze tecniche ridotte o un team limitato, distribuire e gestire i modelli può essere impegnativo. In questi casi, le piattaforme cloud offrono spesso strumenti plug-and-play che semplificano il processo, rendendolo più accessibile e gestibile.

Necessità dei modelli più recenti

Hai accesso ai Large Language Model? Le piattaforme cloud solitamente forniscono accesso ai modelli all’avanguardia più recenti, assicurandoti di poter sfruttare le capacità più avanzate disponibili.

Predicibilità

Puoi gestire il costo dell’infrastruttura on-premises. Questo ti consente di prevedere il budget, a differenza dei costi variabili associati all’uso dei servizi cloud.

Problemi di lock-in del fornitore

L’infrastruttura on-premises riduce questo rischio di lock-in del fornitore, ma richiede più auto-gestione.

Tolleranza alla latenza di rete

Se la tua applicazione richiede risposte in tempo reale e bassa latenza, scegliere una configurazione locale è la soluzione ottimale per ottenere le prestazioni desiderate.

Competenze del team

Se il tuo team conosce già strumenti e servizi cloud, scegliere l’opzione cloud è la scelta ideale. Implementare una nuova soluzione e imparare nuovi strumenti comporta costi in termini di tempo, denaro e risorse umane.

Conclusione

In questo post abbiamo esaminato pro e contro dell’esecuzione degli LLM nel cloud rispetto a quella locale. La strategia di deployment ottimale dipende dalla dimensione e complessità dell’LLM, dalle esigenze specifiche dell’applicazione, dal budget e dai requisiti di sicurezza e privacy.

In breve,

• Le aziende con vincoli di budget o che preferiscono un maggiore controllo possono scegliere di eseguire gli LLM in locale.
• Le aziende che cercano soluzioni di deployment degli LLM semplificate e facilità d’uso possono optare per il cloud.

In definitiva, la decisione spetta a te. È fondamentale valutare con attenzione e soppesare vantaggi e svantaggi di ogni approccio prima di arrivare a una decisione informata.

Se vuoi approfondire l’argomento, consulta l’articolo Cloud privato vs. cloud pubblico: quale scegliere?